常见痛点
- AI 愿景被 GPU 供给卡住 —— 公有云等货周期长、按小时定价难受
- SCADA、OT、业务数据分在不同筒仓，谁也不敢说自己看到的是全貌
- 监管对运营数据落地位置有约束，纯 hyperscaler 策略脆
- 数据科学团队被迫兼职做硬件运维 —— 招他们本来不是干这个的
我们怎么做
- 从 TWO TWO PTE LTD 直接租赁 GPU 算力（B300、RTX PRO 6000）
- 算力节点部署、上线、7×24 托管运维
- 按客户业务定制的调度平台
- 面向 SCADA 与遥测的 OT/IT 网关
- 按监管与时延要求分布数据的混合架构
行业背景
新加坡的能源运营方 —— 公用事业、油气巨头、分布式发电玩家 —— 越来越多地跑实质性 AI 负载：负荷预测、资产优化、预测性维护。公有云 GPU 贵、等货长；监管对运营数据落地位置有约束。TWO TWO 出算力、出平台，让能源企业的团队只做模型，不做硬件。
我们通常交付什么
- GPU 算力租赁（B300 / RTX PRO 6000），从 TWO TWO PTE LTD 直接出
- 算力节点部署与上线
- 定制调度平台
- 7×24 托管运维
- 面向 SCADA 与遥测的 OT/IT 网关
- 兼顾监管与时延的混合架构
相关案例
一家新加坡能源客户的实际交付（NDA）—— 完整写在案例研究：
- 8 台 GPU 算力节点 部署与上线
- GLM + QWEN 大模型接进客户业务系统
- 7×24 托管运维 —— 客户团队专心做模型，不用管机器
开始接触 先谈问题，再谈方案。
30 分钟需求沟通，由方案架构师参与。您不需要先准备完整需求书，只需说明企业现在卡在哪里：系统太散、数据难用、海外现场没人接、灾备说不清，还是想先用一个 AI 场景试出结果。如果适合，我们会给出下一步路径；如果暂时不适合，我们也会直接说明原因。
